鍋爐清洗蒸汽系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度
時間：2019-03-26 09:52:11 作者：admin 點(diǎn)擊:281次
鍋爐清洗由于鍋爐水側(cè)結(jié)垢會影響到鍋爐的熱效率導(dǎo)致燃料消耗量增加甚至嚴(yán)重時會帶來安全隱患鍋爐清洗因此對長期投運(yùn)的鍋爐進(jìn)行周期性的清洗維護(hù)是非常必要的。通常鍋爐清洗當(dāng)對下游工藝的蒸汽供給無法中斷，或者下游工藝需汽量較大而鍋爐供汽量較小時，就需要有一臺或多臺備用鍋爐，便于當(dāng)前投運(yùn)設(shè)備效率低下時進(jìn)行循環(huán)調(diào)度。間歇化工生產(chǎn)過程優(yōu)化問題具有一定的代表性，一般分為：多產(chǎn)品和多目標(biāo)兩種。前者中所有產(chǎn)品的處理步驟都相同，相當(dāng)于流水作業(yè)，例如常見的發(fā)酵生產(chǎn)過程，需要在滿足原料現(xiàn)狀、生產(chǎn)能力和能源消耗等限制條件的前提下使得發(fā)酵生產(chǎn)總時間最少；后者中產(chǎn)品可以有不同的處理步驟，相當(dāng)于工件作業(yè)。多產(chǎn)品調(diào)度問題的研究成果已經(jīng)比較成熟了，但是多目標(biāo)調(diào)度問題的研究還是比較滯后傳統(tǒng)優(yōu)化算法相較于智能優(yōu)化算法來說原理比較簡單，易于實(shí)現(xiàn)，計算量小，不需要很強(qiáng)的跨專業(yè)知識。但是，它對目標(biāo)函數(shù)的凸凹性以及約束條件的要求比較多。
在運(yùn)用這些算法求解優(yōu)化問題之前，一般需要判斷目標(biāo)函數(shù)是否連續(xù)可導(dǎo)、具有何種凸凹性、由各約束條件構(gòu)成的可行域是否為凸集等。如果選取的優(yōu)化算法與規(guī)劃的某些數(shù)學(xué)特性不符，則無法正確求解，甚至于無法求解。尤其是當(dāng)目標(biāo)函數(shù)為非凸，或者約束條件構(gòu)成的可行域不是凸集時，很多傳統(tǒng)的優(yōu)化算法都比較容易陷入局部最優(yōu)解，在求解全局最優(yōu)解時均比較困難智能優(yōu)化算法相對于傳統(tǒng)優(yōu)化算法而言，由于尋優(yōu)過程主要是借鑒了自然界或生物界的某些基本原理而并不借助于某些特定的數(shù)學(xué)性質(zhì)或定理，因此對目標(biāo)函數(shù)是否連續(xù)可導(dǎo)、具有何種凸凹性以及約束條件是否構(gòu)成凸集等性質(zhì)沒有特殊要求。但是由于具有這種特殊的、有別于傳統(tǒng)優(yōu)化算法的尋優(yōu)思想，因此，在學(xué)習(xí)和了解各智能優(yōu)化算法之前常常需要了解一些跨專業(yè)、跨領(lǐng)域的基本原理，而且在具體實(shí)現(xiàn)過程也較傳統(tǒng)優(yōu)化算法更為復(fù)雜。
